使用Spark2x（ MRS 3.x及之后版本） 使用前须知 Spark用户权限管理 Spark客户端使用实践 配置Spark读取HBase表数据 配置Spark任务不获取HBase Token信息 Spark Core企业级能力增强 Spark SQL企业级能力增强 Spark Streaming企业级能力增强

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om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 前提条件 已在本地开发模型。本地自定义的训练模型，非“.om”格式的模型上传文件包含caffe模型文件“.caffemodel”和“.prototxt”和配置文件“.cfg”，或tensorflow的“

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查询企业级会议与会统计数据 描述 该接口用于查询企业内与会者数据统计： 查询与会用户统计数据，按日/按月统计。 查询与会硬件终端统计数据，按日/按月统计。 查询与会设备统计数据，按日/按月统计。 仅旗舰版企业/Flexus版企业的企业管理员有权限查询。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口。

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weights格式的文件，单击“配置”，在配置页面，选择模型版本，并单击“确定”。 单击“转换”，可转换得到caffe和prototxt文件，文件可以下载到本地。 使用转换成功的caffe和prototxt文件，单击第二层“配置”按钮进入配置界面。 配置完成后，点击继续转换按钮，转换得到wk文件，文件可以下载到本地。

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如何在Notebook中安装外部库？ 在Jupyter Notebook中安装 例如，通过Jupyter Notebook在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例。 在Jupyter控制面板中，选择“New”（新建），然后选择“TensorFlow-1

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om”格式。 并非所有模型都能转换成功，进行导入（转换）模型操作前，请确认是否为“.om”模型支持的TensorFlow和Caffe算子边界，详情请见附录Caffe算子边界和Tensorflow算子边界。 ModelArts训练模型 华为HiLens支持在ModelArts训练自己的算法

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行依赖安装配置后，保存为 自定义镜像 ，能直接在ModelArts用于训练作业。 开发环境预置镜像分为X86和ARM两类： 表1 X86预置镜像列表 引擎类型 镜像名称 PyTorch pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 pytorch1.10-cuda10

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以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10.1) tensorflow_2.1.0-cuda_10.1-py_3

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查询 L实例 云主机详情列表 功能介绍 根据用户请求条件筛选、查询所有的云主机，并关联获取云主机的详细信息。 该接口支持查询云主机计费方式，以及是否被冻结。 接口约束 当前云主机详情列表中未包含包年/包云主机到期时间，如需获取，可以通过客户运营能力相关接口进行查询，详细内容，请参见查询客户包年/包月资源列表。

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高级选项（可选） 可以设置“虚拟机规格”、“CPU规格”、“系统盘规格”、“数据盘规格”，推荐目的端时优先推荐满足以上要求的主机。 配置完成后，单击“确认”，创建评估成功。 在迁移方案设计页面的应用列表，单击应用操作列的“查看资源配置”，进入目的端配置表页面。 在资源配置明细区域，可以查看

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哪些区域支持接入非华为云主机？ 目前仅以下区域，可以接入非华为云主机： 华北-北京一 华北-北京四 华东-上海一 华东-上海二 华南-广州 中国-香港 亚太-新加坡 西南-贵阳一 亚太-雅加达 如果您的主机非华为云主机，请在上述区域购买HSS配额，然后使用非华为云主机的安装方式，将主机接入配额所在区域。

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Flexus应用 服务器 L实例提供了多处登录入口，您可以在以下任意位置单击“远程登录”，登录 云服务器 。 位置一：在资源卡片处单击“远程登录”。 位置二：单击Flexus应用服务器L实例卡片，在右上角单击“远程登录”。 位置三：单击Flexus应用服务器L实例卡片，在左侧列表中选择“云主机 VM”菜单，单击“远程登录”。

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division, print_function, unicode_literals # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf from tensorflow import keras # Helper libraries import

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Notebook、训练、推理部署 mindspore_2.1.0-cann_6.3.2-py_3.7-euler_2.10.7-aarch64-snt9b Ascend snt9b Notebook、训练、推理部署 表2 PyTorch 预置镜像 适配芯片 适用范围 pytorch_1.11.0-cann_6

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为什么不能识别批量导入的云主机？ 受云 堡垒机 版本限制，当用户云堡垒机“设备系统”版本低于V3.3.0.0时，导入的云主机可能会识别失败，不能获取主机信息。 您可以先选择升级系统到最新版本后，再次导入云主机。也可以将云主机信息转入Excel表格，通过Excel文件方式批量导入主机。

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INFO:tensorflow:global_step/sec: 0.382191 INFO:tensorflow:step: 81600(global step: 81600) sample/sec: 12.098 loss: 0.000 INFO:tensorflow:global_step/sec:

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公网IP登录操作 在CloudShell配置向导中设置登录云主机的配置项。 表1 登录云主机的配置项 配置项 说明 端口 云主机的连接端口，默认22。 请确保安全组已开放登录端口（默认使用22端口），否则无法连接云主机。配置安全组规则请参考配置安全组规则。 用户名 云主机的名称，默认root。 认证方式

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TensorFlow-1.8作业连接OBS时反复出现提示错误 问题现象 基于TensorFlow-1.8启动训练作业，并在代码中使用“tf.gfile”模块连接OBS，启动训练作业后会频繁打印如下日志信息： Connection has been released. Continuing

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preconfigured with AI engine PyTorch1.10 and cuda10.2 CPU/GPU 是 是 tensorflow2.1-cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎TensorFlow2.1 CPU/GPU

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查询企业级会议总体统计数据 描述 该接口用于查询企业内会议数据统计： 单日内按小时统计的会议数据。 指定日期范围内按日/按月统计的会议数据。 仅旗舰版企业/Flexus版企业的企业管理员有权限查询。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 接口原型 表1 接口原型 请求方法

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Integer 查询偏移量。 data Array of StatisticUserDataItem objects 会议用户数据按时间点统计的查询结果数组。 表5 StatisticUserDataItem数据结构 参数名称 参数类型 描述 time String 日期/月份。 userLoginCount

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